[解決済み] T-SQLのPIVOT関数を理解する

質問

私はSQLに非常に慣れていません。

このようなテーブルがあります。

ID | TeamID | UserID | ElementID | PhaseID | Effort
-----------------------------------------------------
1  |   1    |  1      |   3       |  5     |   6.74
2  |   1    |  1      |   3       |  6     |   8.25
3  |   1    |  1      |   4       |  1     |   2.23
4  |   1    |  1      |   4       |  5     |   6.8
5  |   1    |  1      |   4       |  6     |   1.5

そして、こんな感じのデータを取得するように言われました。

ElementID | PhaseID1 | PhaseID5 | PhaseID6
--------------------------------------------
    3     |   NULL   |   6.74   |   8.25
    4     |   2.23   |   6.8    |   1.5

PIVOT関数を使用する必要があることは理解しました。しかし、明確に理解することができません。 どなたか上記のようなケースで説明していただけると助かります。

どのように解決するのですか？

A PIVOT 1つの列から複数の列にデータを回転させるために使用されます。

この例では、回転させたい列をハードコーディングするSTATIC Pivotを使用しています。

create table temp
(
  id int,
  teamid int,
  userid int,
  elementid int,
  phaseid int,
  effort decimal(10, 5)
)

insert into temp values (1,1,1,3,5,6.74)
insert into temp values (2,1,1,3,6,8.25)
insert into temp values (3,1,1,4,1,2.23)
insert into temp values (4,1,1,4,5,6.8)
insert into temp values (5,1,1,4,6,1.5)

select elementid
  , [1] as phaseid1
  , [5] as phaseid5
  , [6] as phaseid6
from
(
  select elementid, phaseid, effort
  from temp
) x
pivot
(
  max(effort)
  for phaseid in([1], [5], [6])
)p

以下は SQLデモ を、動作するバージョンで表示します。

これは、列のリストを動的に作成し、PIVOTを実行する動的なPIVOTによって行うこともできる。

DECLARE @cols AS NVARCHAR(MAX),
    @query  AS NVARCHAR(MAX);

select @cols = STUFF((SELECT distinct ',' + QUOTENAME(c.phaseid) 
            FROM temp c
            FOR XML PATH(''), TYPE
            ).value('.', 'NVARCHAR(MAX)') 
        ,1,1,'')

set @query = 'SELECT elementid, ' + @cols + ' from 
            (
                select elementid, phaseid, effort
                from temp
           ) x
            pivot 
            (
                 max(effort)
                for phaseid in (' + @cols + ')
            ) p '


execute(@query)

両方の結果です。

ELEMENTID   PHASEID1    PHASEID5    PHASEID6
3           Null        6.74        8.25
4           2.23        6.8         1.5